數字化轉型如火如荼， RPA 數字員工的出現為金融科技的發展提供了新思路。銀行作為在金融行業中 RPA 滲透率最廣的領域，其存在的痛點需求天然具備與 RPA 數字員工的結合點。銀行本身系統複雜，整合困難，且在金融科技浪潮影響下，客戶對端到端的體驗要求較高，以 BAT 為代表的網際網路企業在客戶體驗和技術賦能上都有所突破，更刺激銀行的降本增效需求，因此銀行對新技術的應用最為迫切。首先，小編給大家介紹一下 RPA 數字員工在銀行領域應用的 5 個典型場景。

 

業務自動化查詢

 

銀行往往需要處理大批次的賬戶查詢、貸款查詢等多種業務查詢，客服團隊很難在很短的時間內解決和獲取這些資料。而 RPA 數字員工可以有效地解決低優先順序查詢任務，使客服團隊能夠專注於高優先順序查詢任務。不僅如此， RPA 還可以幫助客服團隊減少從不同系統驗證客戶資訊所需的時間與成本，從而有助於改善銀行與客戶的合作關係。

 

信用卡風險排查

 

RPA 可應用於信用卡風險排查、透支資產管理及逾期不良戶催收、髮卡個人信用調查和客服工單調額處理等，均無需改造銀行現有系統， RPA 數字員工直接接管，透過跨系統資料採集、資料對比排查、異常資料提示、異常合併資料等流程操作，完成相關報表的製作、分派遞送和黑名單歸集、內外部查驗和可靠性規則、接管調額信審流程等工作。

 

應付賬款自動查詢

 

應付賬款作為銀行中典型的大量重複、資料量大且人工容易出錯的 RPA 應用場景，可以透過數字員工中整合的光學字元識別（ OCR ）技術對供應商的發票先進行數字化掃描，在複雜、繁多的發票中提取有用資訊，並予以驗證，然後對其進行處理。 RPA 可以自動執行此行為過程，並在協調錯誤和驗證後自動將付款記入供應商的賬戶。

 

賬戶關閉自動化

 

銀行每月都會收到關閉賬戶的請求。有時，如果客戶未提供操作賬戶所需的證明，也可以關閉賬戶。考慮到銀行每個月需處理大量的資料以及他們需要遵守的清單，人為錯誤的範圍也會擴大。銀行可以使用 RPA 數字員工向客戶傳送自動提醒，要求他們提供所需的證明。而 RPA 數字員工可以在短時間內以 100 ％的準確度基於設定規則處理佇列中的賬戶關閉請求。

 

反洗錢自動化

 

反洗錢報送，是銀行的重點監管工作之一。它要求各個金融機構按照監管要求，篩選填報可疑交易、機構 / 個人資訊並按照指定格式及時上報反洗錢中心。 RPA 數字員工可以定期進行跨系統資料收集、合併、篩選和系統錄入，從而實現反洗錢資料包送全流程自動化處理。在完成“篩選 - 收集 - 錄入”端到端自動化流程的同時，極大提升員工工作效率，並降低因人工操作出現的失誤率。

 

 

 

想要更好地瞭解 RPA 數字員工，透過案例是最直接的，國內第一個 RPA 標杆案例也發生在銀行領域，接下來小編將為大家詳細解讀 RPA 數字員工如何幫助銀行業務實現智慧化，以達到顯著的降本增效的效果。

 

 

 

- 典型應用案例 -

 

 

某銀行背景介紹

 

某國有重要骨幹企業旗下的商業銀行，公司分支機構數量達到 85 家，員工總量達到 2954 人。

 

隨著業務的高速發展，某銀行客戶不斷增多。該銀行包括網銀在內的業務系統運載壓力過大， IT 部門人力資源緊張。為了解決這個問題，經過多方考察，該銀行選擇引入 RPA 數字員工作為最佳化運營，降低成本的解決方案。

 

使用 RPA 數字員工 前後對比

 

 

 

實施效果

 

透過實施 RPA 數字員工，該行最佳化了 IT 部門日報業務流程，提高日報時效和準確率，實現生產系統執行日報標準化、自動化，減少人為操作錯誤。此前人工製作日報需要 60 分鐘，出錯率 5% ， RPA 數字員工執行後只要 20 分鐘，正確率接近 100% 。

 

對銀行業而言，數字化轉型是在網際網路時代的必經之路， RPA 數字員工可以提高生產率，同時最大限度地減少傳統的重複性、人工勞動密集型的業務流程。調查顯示， RPA 數字員工為 60%-75% 的銀行業務流程帶來了 30%-40% 的效能提升，全面幫助銀行在各場景流程中解決流程自動化的難題。容智資訊將不斷透過提供更加智慧的自動化流程解決方案，助力包括銀行在內的金融行業實現高質量發展，加速數字化轉型。